CN113099264A - 基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法及系统，所述方法包括：数据预处理，采集视频数据，并对视频数据进行视频水印嵌入和视频指纹生成操作；视频信息上链，将生成的视频指纹通过智能合约发送到区块链系统中进行保存，将水印视频上传到视频存储平台保存；视频篡改检测，采用汉明距离进行检测来判定待检测视频是否存在篡改痕迹。与相关技术相比，本发明提供的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法及系统，其易监管，防丢失，提高鲁棒性与独一性，降低数据存储消耗，提高检测效率。

Description

基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法及系统
技术领域
本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法及系统。
背景技术
现有视频指纹技术存在视频指纹数据存储、监管、安全等方面的问题，降低了视频指纹数据作为证据的可信度与权威性。
已有研究的区块链监控视频防篡改技术利用检查帧所组成的帧链来检测视频篡改与否。随着视频时长与视频数量的增长，数据处理过程中存在计算效率不高、链上存储空间占用大的情况，视频指纹易丢失、难监管、怕掉包等难题，阻碍了行业的发展与大规模的应用。
因此，有必要提供一种新型的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法及系统，以克服上述缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种新型的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法及系统，其易监管，防丢失，提高鲁棒性与独一性，降低数据存储消耗，提高检测效率。
为了达到上述目的，本发明提供一种基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法，包括：
数据预处理，采集视频数据，并对视频数据进行视频水印嵌入和视频指纹生成操作；
视频信息上链，将生成的视频指纹通过智能合约发送到区块链系统中进行保存，将水印视频上传到视频存储平台保存；
视频篡改检测，采用汉明距离进行检测来判定待检测视频是否存在篡改痕迹。
本发明还提供一种应用如上述的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法的系统，包括：
监控装置，按照预制程序实时针对某场景录制视频，并将视频流或片段视频文件发送至边缘存证设备；
边缘存证设备，直接处理来自监控装置的视频数据，生成嵌入视频数字水印，提取视频特征生成视频指纹，并负责将视频指纹通过区块链基础设施上链存储，并将附有水印的视频上传至视频存储平台；
区块链基础设施，可信存储来自各边缘存证设备的视频指纹数据，并随时为检验方提供视频指纹检索服务；
视频存储平台，接收并存储来自边缘存证设备处理后的附有水印的视频数据；
取证方，负责通过视频存储平台下载相关水印视频与其附属基本信息，线下安全保存，与检验软件工具一同交至检验方；
检验方，通过检验软件工具对水印视频进行处理，将生成的指纹信息与链上指纹信息对比，并验证水印数据确认来源。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法的步骤。
本发明还提供一种计算机终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法的步骤。
与相关技术相比较，本发明设计实现融合数字水印生成与视频指纹提取机制的监控视频防篡改系统，将监控装置录制的视频处理为视频指纹，并发送至区块链上存证，利用链上数据可追溯防篡改特性，加强链上视频指纹的权威性，解决视频指纹易丢失、难监管、怕掉包等难题；基于分块离散余弦变换的视频水印算法与基于全局特征的视频篡改主动检测算法，提高水印提取的成功率与视频指纹特征的强鲁棒性与区分性，不仅提供监控视频防篡改检测，同时提供视频防伪造与来源定位。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：
图1为本发明基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法的流程图；
图2为本发明基于全局特征的区块链监控视频防篡改系统的系统架构图；
图3为本发明基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法的数据预处理流程图；
图4为本发明基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法的视频上链流程图；
图5为本发明基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法的视频篡改监测流程图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法，包括：
数据预处理，采集视频数据，并对视频数据进行视频水印嵌入和视频指纹生成操作。
所述视频数据进行视频水印嵌入和视频指纹生成，请参阅图3，具体包括：
基于分块离散余弦变换的视频水印算法，将视频序列按时间分割成若干个片段，对一个片段中的所有视频帧嵌入相同的水印信息；
采用基于全局特征的视频篡改主动检测算法，利用降采样将视频规格化处理，把水印视频转换为关键帧序列，并对提取的关键帧从RGB颜色空间转换为YUV颜色空间；所述YUV颜色空间采用YCbCr颜色模型。
基于全局特征的视频篡改主动检测算法对关键帧进行全局特征提取，将提取的特征数据转换为字符串，并取各字符的ASCII码构成字符串全局特征向量，作为视频数据指纹。
视频信息上链，将生成的视频指纹通过智能合约发送到区块链系统中进行保存，将水印视频上传到视频存储平台保存。
请参阅图3，将原始监控视频ID与生成的视频指纹通过智能合约发送至区块链系统上实现持久保存。由于区块链的数据不可篡改性，区块链网络中的客户端可随时读取并信任链上视频数据指纹。另外，方案将原始视频ID和水印视频文件上传至视频存储平台。区块链网络与视频平台通过视频ID字段将链上视频指纹与平台视频文件连接了起来。
视频篡改检测，采用汉明距离进行检测来判定待检测视频是否存在篡改痕迹。
所述视频篡改检测，请参阅图5，具体包括：
利用与数据预处理阶段相同的算法对来自视频平台的待检测视频进行处理来得到该视频的视频指纹与视频水印信息；
通过智能合约访问待检测视频文件对应的链上视频指纹；
利用汉明距离进行检测来判定视频是否存在篡改痕迹，若汉明距离小于设定的阈值，则判定待检测视频为相似视频，若汉明距离大于阈值则判定待检测视频帧存在篡改痕迹；
通过读取视频水印信息验证视频来源，若水印信息不合法或已丢失，则判定该视频为非法视频。
所述基于分块离散余弦变换的视频水印算法包括水印嵌入和水印提取。
所述水印嵌入包括视频帧水印嵌入和完整视频水印嵌入：
视频帧水印嵌入：将视频帧由RGB空间转为YUV空间，并将Y通道图像划分为不重叠8×8的块，对每一个块做离散余弦变换记为X；
根据预设的阈值th和嵌入的水印信息比特b，改变X系数；
若b为0且|X(1,0)|>|X(0,1)|，计算diff＝|X(1,0)|-|X(0,1)|，若diff<th，则令|X(0,1)|＝sign(X(0,1))*(|X(1,0)|+f(diff))，|X(1,0)|＝sign(X(1,0))*(|X(0,1)|-f(diff))；
若b为1且|X(0,1)|>|X(1,0)|，计算diff＝|X(0,1)|-|X(1,0)|，若diff<th，则令|X(0,1)|＝sign(X(0,1))*(|X(1,0)|-f(diff))，|X(1,0)|＝sign(X(1,0))*(|X(0,1)|+f(diff))；
对每一块做逆离散余弦变换，得到包含水印信息的Y通道图像，将视频帧由YUV空间转为RGB空间，其中f函数表示附加强度；
完整视频水印嵌入：算法将原始视频以相同时间间隔分为T段视频片段，其中T为嵌入水印信息的比特串长度；对每一视频片段中的所有视频帧嵌入水印，水印信息为比特串bi中对应的值。
进一步，所述水印提取包括视频帧水印提取和视频水印检测：
视频帧水印提取：算法将视频帧由RGB空间转为YUV空间，并将Y通道图像划分为不重叠8×8的块，对每一个块做离散余弦变换记为X；算法在满足|X(0,1)|-|X(1,0)|≤th的块中统计满足|X(0,1)|>|X(1,0)|的块的个数n0和满足|X(1,0)|>|X(0,1)|的块的个数n1，若n0>n1，该帧对应比特为0，否则该帧对应比特为1；
视频水印检测：算法将新得到比特串经过译码，得到可能的比特串bi′；将比特串可能的比特串bi′与原始水印信息对应的比特串bi进行对比，输出检测结果。
进一步，所述基于全局特征的视频篡改主动检测算法包括：
视频预处理：首先对视频进行解码，获得视频图像帧序列；
关键帧选取：提取全局特征采用每5帧提取一个关键帧；
融合颜色分量：将获取的关键帧由RGB颜色模型转换为YCbCr颜色模型，其中Y、Cb、Cr颜色分量的像素取值范围都在[0,255]；
求全局特征矩：采用Zernike低阶矩表示图像的整体信息，取Zernike的阶数为5，则每个分量生成的Zernike矩大小为P5维；
数据指纹生成：连接每个分量的Zernike矩作为最终的全局特征向量，总特征向量维数为3×P5；
特征提取：对待检测视频进行指纹特征提取，记为H′；
获取原始视频指纹：通过调用智能合约从区块链上获取原始视频指纹，记为H；
检测判断：计算H′与H的汉明距离
Figure BDA0003030191740000061
其中K为视频帧全局特征的维数，对大于阈值的视频判定为存在篡改痕迹，对小于阈值的视频判定为相似视频，则可以判定待检测视频不存在篡改痕迹。由于存在噪声干扰，对相似视频来说，Zernike特征之间的汉明距离很小，但不为零。
与相关技术相比较，本发明方法基于分块离散余弦变换的视频水印算法与基于全局特征的视频篡改主动检测算法，提高水印提取的成功率与视频指纹特征的强鲁棒性与区分性，不仅提供监控视频防篡改检测，同时提供视频防伪造与来源定位。
请参阅图2，本发明还提供一种应用如上述的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法的系统，包括：
监控装置，系统中分布不同地理位置拥有录像功能的客体可称为监控装置。监控装置按照预制程序实时针对某场景录制视频，并将视频流或片段视频文件发送至边缘存证设备。
边缘存证设备，每一台监控装置周围配备一台边缘存证设备，承担视频中转职务，主要负责数据处理与转发。包括直接处理来自监控装置的视频数据，生成并嵌入视频数字水印，提取视频特征生成视频指纹。同时，负责将视频指纹通过区块链基础设施上链存储，并将附有水印的视频上传至视频存储平台。根据实际安全防范等级，必要时需为边缘存证设备配置硬件安全模块。
区块链基础设施，由监控视频数据所有单位内部网络若干节点共同维护与运行，提供视频指纹存储与检索服务支撑。可信存储来自各边缘存证设备的视频指纹数据，并随时为检验方提供视频指纹检索服务。
视频存储平台，平台构建于内网存储服务器上(重新部署或利用已有服务器皆可)，一般由安全系数较高的专用网络传输，负责接收来自边缘存证设备处理后的附有水印的视频数据。
取证方，负责通过视频存储平台下载相关水印视频与其附属基本信息，线下安全保存，与检验软件工具一同交至检验方；
检验方，通过检验软件工具对水印视频进行处理，将生成的指纹信息与链上指纹信息对比，并验证水印数据确认来源。
与相关技术相比较，本发明提出了一种基于区块链的监控视频防篡改系统框架。在监控视频上传内部网络的过程中，创新性地引入了边缘存证设备，将监控装置录制的视频处理为视频指纹，并发送至区块链上存证，利用链上数据可追溯防篡改特性，加强链上视频指纹的权威性，解决视频指纹易丢失、难监管、怕掉包等难题。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法的步骤。
本发明还提供一种计算机终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法的步骤。
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在终端设备中的执行过程。
所述计算机终端可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。可包括但不仅限于，处理器、存储器。可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器可以是内部存储单元，例如硬盘或内存。所述存储器也可以是外部存储设备，例如插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器还可以既包括内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器用于存储所述计算机程序以及其他程序和数据。所述存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法，其特征在于，包括：
数据预处理，采集视频数据，并对视频数据进行视频水印嵌入和视频指纹生成操作；
视频信息上链，将生成的视频指纹通过智能合约发送到区块链系统中进行保存，将水印视频上传到视频存储平台保存；
视频篡改检测，采用汉明距离进行检测来判定待检测视频是否存在篡改痕迹。
2.根据权利要求1所述的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法，其特征在于，所述视频数据进行视频水印嵌入和视频指纹生成包括：
基于分块离散余弦变换的视频水印算法，将视频序列按时间分割成若干个片段，对一个片段中的所有视频帧嵌入相同的水印信息；
采用基于全局特征的视频篡改主动检测算法，利用降采样将视频规格化处理，把水印视频转换为关键帧序列，并对提取的关键帧从RGB颜色空间转换为YUV颜色空间；
基于全局特征的视频篡改主动检测算法对关键帧进行全局特征提取，将提取的特征数据转换为字符串，并取各字符的ASCII码构成字符串全局特征向量，作为视频数据指纹。
3.根据权利要求1所述的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法，其特征在于，所述视频信息上链包括：
区块链与视频存储平台通过视频ID字段将链上视频指纹与水印视频文件相关联。
4.根据权利要求1所述的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法，其特征在于，所述视频篡改检测包括：
利用与数据预处理阶段相同的算法对来自视频平台的待检测视频进行处理来得到该视频的视频指纹与视频水印信息；
通过智能合约访问待检测视频文件对应的链上视频指纹；
利用汉明距离进行检测来判定视频是否存在篡改痕迹，若汉明距离小于设定的阈值，则判定待检测视频为相似视频，若汉明距离大于阈值则判定待检测视频帧存在篡改痕迹；
通过读取视频水印信息验证视频来源，若水印信息不合法或已丢失，则判定该视频为非法视频。
5.根据权利要求2所述的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法，其特征在于，所述基于分块离散余弦变换的视频水印算法包括水印嵌入和水印提取。
6.根据权利要求5所述的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法，其特征在于，所述水印嵌入包括视频帧水印嵌入和完整视频水印嵌入：
视频帧水印嵌入：将视频帧由RGB空间转为YUV空间，并将Y通道图像划分为不重叠8×8的块，对每一个块做离散余弦变换记为X；
根据预设的阈值th和嵌入的水印信息比特b，改变X系数；
若b为0且|X(1,0)|>|X(0,1)|，计算diff＝|X(1,0)|-|X(0,1)|，若diff<th，则令|X(0,1)|＝sign(X(0,1))*(|X(1,0)|+f(diff))，|X(1,0)|＝sign(X(1,0))*(|X(0,1)|-f(diff))；
若b为1且|X(0,1)|>|X(1,0)|，计算diff＝|X(0,1)|-|X(1,0)|，若diff<th，则令|X(0,1)|＝sign(X(0,1))*(|X(1,0)|-f(diff))，|X(1,0)|＝sign(X(1,0))*(|X(0,1)|+f(diff))；
对每一块做逆离散余弦变换，得到包含水印信息的Y通道图像，将视频帧由YUV空间转为RGB空间，其中f函数表示附加强度；
完整视频水印嵌入：算法将原始视频以相同时间间隔分为T段视频片段，其中T为嵌入水印信息的比特串长度；对每一视频片段中的所有视频帧嵌入水印，水印信息为比特串bi中对应的值。
7.根据权利要求5所述的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法，其特征在于，所述水印提取包括视频帧水印提取和视频水印检测：
视频帧水印提取：算法将视频帧由RGB空间转为YUV空间，并将Y通道图像划分为不重叠8×8的块，对每一个块做离散余弦变换记为X；算法在满足|X(0,1)|-|X(1,0)|≤th的块中统计满足|X(0,1)|>|X(1,0)|的块的个数n0和满足|X(1,0)|>|X(0,1)|的块的个数n1，若n0>n1，该帧对应比特为0，否则该帧对应比特为1；
视频水印检测：算法将新得到比特串经过译码，得到可能的比特串bi′；将比特串可能的比特串bi′与原始水印信息对应的比特串bi进行对比，输出检测结果。
8.根据权利要求2所述的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法，其特征在于，所述YUV颜色空间采用YCbCr颜色模型。
9.根据权利要求8所述的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法，其特征在于，所述基于全局特征的视频篡改主动检测算法包括：
视频预处理：首先对视频进行解码，获得视频图像帧序列；
关键帧选取：提取全局特征采用每5帧提取一个关键帧；
融合颜色分量：将获取的关键帧由RGB颜色模型转换为YCbCr颜色模型，其中Y、Cb、Cr颜色分量的像素取值范围都在[0,255]；
求全局特征矩：采用Zernike低阶矩表示图像的整体信息，取Zernike的阶数为5，则每个分量生成的Zernike矩大小为P5维；
数据指纹生成：连接每个分量的Zernike矩作为最终的全局特征向量，总特征向量维数为3×P5；
特征提取：对待检测视频进行指纹特征提取，记为H′；
获取原始视频指纹：通过调用智能合约从区块链上获取原始视频指纹，记为H；
检测判断：计算H′与H的汉明距离
Figure FDA0003030191730000031
其中K为视频帧全局特征的维数。
10.一种基于全局特征的区块链监控视频防篡改系统，其特征在于，该系统应用如权利要求1-9任一所述的基于全局特征的区块链监控视频防篡改方法，所述系统包括：
监控装置，按照预制程序实时针对某场景录制视频，并将视频流或片段视频文件发送至边缘存证设备；
边缘存证设备，直接处理来自监控装置的视频数据，生成嵌入视频数字水印，提取视频特征生成视频指纹，并负责将视频指纹通过区块链基础设施上链存储，并将附有水印的视频上传至视频存储平台；
区块链基础设施，可信存储来自各边缘存证设备的视频指纹数据，并随时为检验方提供视频指纹检索服务；
视频存储平台，接收并存储来自边缘存证设备处理后的附有水印的视频数据；
取证方，负责通过视频存储平台下载相关水印视频与其附属基本信息，与检验软件工具一同交至检验方；
检验方，通过检验软件工具对水印视频进行处理，将生成的指纹信息与链上指纹信息对比，并验证水印数据确认来源。
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